基于小样本的退化知识与数据融合驱动的迁移解耦方法

本申请公开了一种基于小样本的退化知识与数据融合驱动的迁移解耦方法，涉及旋转机械预测性维护技术领域。其中方法包括：获取旋转机械的源域数据和目标域数据；基于初始寿命预测模型，确定源域不变特征和源域私有特征，目标域不变特征和目标域私有特征；根据源域不变特征、目标域不变特征、源域私有特征、目标域私有特征和预测寿命，构建损失函数；根据源域不变特征和目标域不变特征，构建退化机理空间状态模型；利用粒子滤波算法逐步估计退化机理空间状态模型的参数；在初始寿命预测模型基于损失函数不断进行权重更新时，利用参数估计后的退化机理空间状态模型，指导初始寿命预测模型的权重更新过程。本申请能够提升模型的泛化能力和可解释性。